113年第1學期-1884 巨量資料分析與決策之Python應用 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
個人專題一（書面報告）	30	以授課教師提供的資料分析；簡報與書面報告大綱—背景、欲解決的問題、資料內容與來源、資料處理與分析、分析結果、對政策的啟示。
個人專題二（書面報告）	30	自行蒐集資料與訂定主題，單一資料集應有超過100,000筆資料。簡報與書面報告大綱，如個人專題一。
任一個人專題之口頭簡報	20
作業與出席	20

教育目標

2012年10月《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）將資料科學家（data scientist）稱為「21世紀最性感的工作」（Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century），這是因應大數據潮流所造就的新職種中，最具代表性的，能透過電腦演算分析資料、解讀意義。資料科學家是未來職場中最炙手可熱的明星職業，根據資料軟體相關業者指出，具備資料蒐集與分析的碩士畢業生，「起薪起碼44Ｋ起跳！」如果有一年至兩年經驗的資料探勘人才，平均月薪甚至領到七萬元，都不是問題，換句話說，當上資料科學家，等於擁有一張年薪百萬元的入場券。 《哈佛商業評論》給資料科學家下了一個定義：「資料科學家是懂得從今日如海嘯般非結構化資訊中，撈出重要商業問題解答的一群人。」事實上，資料科學家不只是要像哥倫布般，在茫茫大海中打開探照燈，找出有用的資料，還要如偵探小說家愛倫坡一樣，審視手上的資料，推理出問題的答案。 無論是在台灣與世界其他地區，以議題為導向、結合跨領域專長的專題形式課程，已經是現在趨勢。議題導向的專題式課程，讓學生在自動自發尋求答案的過程中，自動自發學習需要的知識。因此，本課程旨在帶領已有Python程式語言設計基礎與經驗的同學，進入大數據(Big Data)、問題解決與決策分析的理論與實務殿堂，提供學生一場域，以議題為導向、結合跨領域專長的專題形式，學習有關資料科學與循證公共決策結合的基礎概念、與相關技術等，也為同學將來成為資料科學家做準備。

基本資料

選修課，學分數：3-0
上課時間：三/2,3,4[ST023]
修課班級：社科院3,4(行政系開)
修課年級：3年級以上
選課備註：專業文官學群、行政管理創新學程。第一周點名未到者，教師得逕行退選

參考書目

跨領域學 Python：資料科學基礎養成。施威銘研究室，臺北市：旗標，2020/11。

其他補充講義。